コーポレートの課題をエンジニアが解決した話 - エス・エム・エス エンジニア テックブログ
医療・介護・ヘルスケア・シニアライフの4つの領域で高齢社会の情報インフラを構築している株式会社エス・エム・エスでサービス横断で技術的な課題を解決して回っている@okazu_dmです。 直近はSREとしての業務などがメインでしたが、本日は私が運用を担当していた全社横断の利用規約とプライバシーポリシー(以下、利用規約等とします)の管理&配信サービス(以降、社内のコードネームであるnomosと呼びます)について紹介します。 nomosとは nomosは、上述したとおり利用規約等を管理、配信するサービスです。2019年の夏には一旦開発が完了した段階で私が引き継ぎました。引き継ぎから実際に活用されるまでは半年ほど間があり、その時間はシステムの一部を単純化、再実装するなどブラッシュアップに使っていました。大まかにどのような変更があったのかについては後のシステム構成の説明の中で適宜触れます。 nomos
Gitで継続的デリバリーを実現する「GitOps」とは？ 概要とGitOpsソリューションの紹介
GitOpsとは、分散バージョン管理システムであるGitを使用して、全てのアプリケーションとインフラストラクチャの望ましい状態を宣言的に記述し、管理する手法で、継続的デリバリーを実現する一つのモデルです。本連載では、GitOpsを活用した継続的デリバリーやプログレッシブデリバリーについて紹介します。第1回では、GitOpsの概要やメリット、GitOpsを実現するソリューションを紹介します。 はじめに 本連載はソフトウェアデリバリーにおける継続的デリバリー・プログレッシブデリバリーについての連載で、以下の3つの記事で構成されています。 第1回となる本記事では、継続デリバリーについての概要、話題となっているGitOpsは何か、どんなメリットがあるのか、現在のGitOpsソリューションについて紹介します。 第2回では、プログレッシブデリバリーの解説と各ソリューションの紹介・比較について説明します
KaggleOpsを考える ~ MLflow + Colaboratory + Kaggle Notebook ~ - GMOインターネットグループ グループ研究開発本部
2020.10.05 KaggleOpsを考える ~ MLflow + Colaboratory + Kaggle Notebook ~ こんにちは。次世代システム研究室のY. O.です。 筆者はデータ分析のスキルアップのためにkaggleというデータ分析プラットフォームを活用しています。kaggleを始めてから約2年間を経て、スキルアップの枠を超え、趣味・生活の一部・etc.になってきてしまっているのも認めざるを得ません。。。 今回は、先日kaggleの自然言語処理コンペ（Tweet Sentiment Extraction）で2位になった結果を題材に、振り返りの意味を込めて”こうしておけば良かった”という点をMLOpsの観点でまとめていきたいと思います。 ここで、kaggleを取り巻くMLOpsの構成をKaggleOpsと勝手に呼ぶこととし、少なくとも筆者は今後のコンペでも以下にまとめ
第1回勉強会：なぜ今MLOpsなのか、先駆者や実際の現場からMLOpsを学ぼう
連載目次 MLOpsコミュニティーは「全ての機械学習モデルが現場で実運用化される世界」を目指して2020年夏に始まりました。月1回程度の頻度での活動を目指し、勉強会やワークショップ、ディスカッションなどを行うことで、今後のAI技術の発展に非常に重要な、MLOps（機械学習の実運用化）の普及に貢献していきます。 このレポートでは、2020年8月に行われた第1回勉強会の様子をお伝えします。300人以上の参加者がリモートで参加し、大盛況のイベントとなりました。当日の様子はツイッターでも盛んにつぶやかれ、こちらにそのまとめがあります。 なぜ今MLOpsなのか by シバタアキラ はじめに、オーガナイザーチームの一人である、DataRobot Japanのシバタアキラから、なぜ今MLOpsが注目されているのかをお話しました。まず300人以上にGoToWebinarのアンケート機能を使って質問しました
OpML ‘19参加レポート
こんにちは。NTT 研究所の大嶋です。先日、サンノゼで開催されたOpML ‘19に参加してきましたので今回の記事ではそのレポートをお届けします． OpMLとは OpMLの目的OpMLはUSENIXが主催するイベントで，インダストリとリサーチの垣根なく，Machine Learningを商用環境に適用する際の問題やその解決策，ベストプラクティスを共有することを目的とします．近年機械学習が研究にとどまらずサービスでも利用され始めるなかで広く注目される分野となっています．OpMLは今回が初回ながら投稿が数多くあり，投稿数62に対し採択数が30でした．参加人数は210人だそうです． セッション紹介発表が並列して行われていたので全ての発表は聞くことができませんでしたが，私が興味深かったセッションをいくつかご紹介したいと思います． Ray: A Distributed Framework for Em
Kubernetes は辛いのか？ - @amsy810's Blog
こんにちは。 @amsy810 です。 下記のブログが出てから『Kubernetes は運用しきれない』と耳にすることが多くなってきたので、雰囲気で曲解されて Kubernetes is difficult とならないよう、マネージドでシンプルに使うだけなら難しくないよと伝えるために書きました。 Kubernetes がいいよと伝えるためではありません。 yakst.com TL;DR 上記のブログについては概ね同意見です。 辛いのは自前で Kubernetes クラスタの管理自体を行う場合です。 GKE などのマネージド Kubernetes サービスを利用するケースでは、Kubernetes の管理は殆ど必要がなくなります。 例えば GKE の場合には、自動クラスタアップグレード・自動クラスタスケーリングなどが用意されています。他にも自動ノードプロビジョニング機能（CPU・メモリ・GP
機械学習プロジェクトを頑健にする施策 ML Ops Study #2
https://ml-ops.connpass.com/event/83919/
Mercari ML Ops Night Vol.1 を開催しました
こんにちは、機械学習エンジニアの @hurutoriyaです。 2018/05/23 にMercari ML Ops Night Vol.1というイベントを開催しました。 Mercari ML Ops Night Vol.1 – connpass 機械学習アルゴリズムそのものではなく、 システム構成や、モデルのデプロイ、データの収集など、 機械学習をプロダクションで運用するにあたって直面する課題やその解決方法などを、 ざっくばらんにお話できればと思います。 当イベントページは公開1時間で100人の定員枠が埋まり、最終的に申込者が296人!! に到達し、プロダクション環境での機械学習の運用に対する注目の高まりを感じ取ることができました。 プロダクション運用への壁 最近では国内でもMLSEやML Ops Studyなど機械学習のモデリング以外の部分に注目したイベントが開催されています。 ML
10 open-source Kubernetes tools for highly effective SRE and Ops Teams
10 open-source Kubernetes tools for highly effective SRE and Ops Teams If you are running workloads in Kubernetes, your site reliability engineering (SRE) and operations (Ops) teams need right kind of tooling to ensure the high-reliability of the Kubernetes cluster and workloads running in it. Here we present a list of 10 open-source Kubernetes tools to make your SRE and Ops teams more effective t
Yahoo! JAPANの爆速連絡ツール
ヤフー株式会社は、2023年10月1日にLINEヤフー株式会社になりました。LINEヤフー株式会社の新しいブログはこちらです。LINEヤフー Tech Blog こんにちは、インフラを担当しています鈴木秀典です。 入社以来、数年に渡ってオークション、ショッピングなどのサービス開発、運用を担当していましたが、昨年インフラ部門に移り、今はヤフー全体のシステム監視、可視化をはじめ、オペレーションエンジニアが抱える共通的な課題の解決につとめています。 このたび、障害時の電話連絡を自動で行うシステムを構築したので、ご紹介したいと思います。 休祝日や夜間などに、営業部門からシステム担当者に連絡を取る際、なかなか担当者をつかまえられなかったり、大きなサービスの場合は、担当者を一発で引き当てられず連絡に時間をかけてしまうことがありました。 連絡を受けるシステム担当者の立場からは、少し遅れて連絡が入っていた
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クラウドのシステム運用技術に機械学習を応用する研究 / CLOUD AI
運用自動化、不都合な真実 // Speaker Deck
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